ICAHN स्कूल ऑफ मेडिसिन के शोधकर्ताओं ने एक शक्तिशाली AI टूल विकसित किया है, जो पूरी रात की नींद को संसाधित करने के लिए चैटगिप जैसे बड़े भाषा मॉडल द्वारा उपयोग किए जाने वाले एक ही ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर पर बनाया गया है। आज तक, यह सबसे बड़े अध्ययनों में से एक है, जो 1,011,192 घंटे की नींद का विश्लेषण करता है। उनके निष्कर्षों पर विवरण जर्नल के 13 मार्च के अंक में बताया गया था नींद।
मॉडल, जिसे पैच फाउंडेशनल ट्रांसफार्मर फॉर स्लीप (PFTSLEEP) कहा जाता है, मस्तिष्क की तरंगों, मांसपेशियों की गतिविधि, हृदय गति और सांस लेने के पैटर्न का विश्लेषण करता है, नींद के चरणों को पारंपरिक तरीकों की तुलना में अधिक प्रभावी ढंग से वर्गीकृत करने के लिए, नींद का विश्लेषण को सुव्यवस्थित करना, परिवर्तनशीलता को कम करना, और भविष्य के नैदानिक उपकरणों का समर्थन करना नींद विकारों और अन्य स्वास्थ्य जोखिमों का पता लगाने के लिए।
वर्तमान नींद विश्लेषण अक्सर मानव विशेषज्ञों पर निर्भर करता है, जो मैन्युअल रूप से नींद के डेटा के छोटे खंडों को स्कोर करता है या एआई मॉडल का उपयोग करता है जो एक मरीज की पूरी रात नींद का विश्लेषण करने में सक्षम नहीं हैं। हजारों नींद रिकॉर्डिंग का उपयोग करके विकसित यह नया दृष्टिकोण, अधिक व्यापक दृश्य लेता है। जांचकर्ताओं का कहना है कि पूर्ण-लंबाई वाले नींद के आंकड़ों पर प्रशिक्षण द्वारा, मॉडल रात भर और विभिन्न आबादी और सेटिंग्स में नींद के पैटर्न को पहचान सकता है, नींद अनुसंधान और नैदानिक उपयोग के लिए एक मानकीकृत और स्केलेबल विधि की पेशकश कर सकता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड इमर्जिंग टेक्नोलॉजीज ट्रेनिंग एरिया में माउंट सिनाई में इकन स्कूल ऑफ मेडिसिन के एक पीएचडी उम्मीदवार के पहले लेखक बेंजामिन फॉक्स कहते हैं, “यह ए-असिस्टेड स्लीप एनालिसिस और व्याख्या में एक कदम आगे है।” “इस तरह से एआई का लाभ उठाकर, हम सीधे स्लीप स्टडी सिग्नल डेटा से प्रासंगिक नैदानिक सुविधाओं को सीख सकते हैं और उन्हें स्लीप स्कोरिंग के लिए उपयोग कर सकते हैं और भविष्य में, अन्य नैदानिक अनुप्रयोगों जैसे कि स्लीप एपनिया का पता लगाना या नींद की गुणवत्ता से जुड़े स्वास्थ्य जोखिमों का आकलन करना।”
मॉडल को नींद के अध्ययन (पॉलीसोमोनोग्राम) के एक बड़े डेटासेट का उपयोग करके बनाया गया था जो मस्तिष्क की गतिविधि, मांसपेशियों की टोन, हृदय गति और श्वास पैटर्न सहित प्रमुख शारीरिक संकेतों को मापता है। पारंपरिक एआई मॉडल के विपरीत, जो केवल छोटे, 30-सेकंड खंडों का विश्लेषण करते हैं, यह नया मॉडल नींद की पूरी रात को मानता है, अधिक विस्तृत और बारीक पैटर्न को कैप्चर करता है। इसके अलावा, मॉडल को एक विधि के माध्यम से प्रशिक्षित किया जाता है जिसे स्व-पर्यवेक्षण के रूप में जाना जाता है, जो मानव लेबल परिणामों का उपयोग किए बिना शारीरिक संकेतों से प्रासंगिक नैदानिक सुविधाओं को सीखने में मदद करता है।
“हमारे निष्कर्षों से पता चलता है कि AI हम कैसे अध्ययन और नींद को समझ सकते हैं,” सह-वरिष्ठ लेखक अंकिट पारेख, पीएचडी, मेडिसिन के सहायक प्रोफेसर (फुफ्फुसीय, क्रिटिकल केयर एंड स्लीप मेडिसिन) को माउंट सिनाई में इकन स्कूल ऑफ मेडिसिन में और माउंट सिनाई में स्लीप एंड सर्कैडियन एनालिसिस ग्रुप के निदेशक कहते हैं। “हमारा अगला लक्ष्य नैदानिक अनुप्रयोगों के लिए प्रौद्योगिकी को परिष्कृत करना है, जैसे कि नींद से संबंधित स्वास्थ्य जोखिमों की अधिक कुशलता से पहचान करना।”
शोधकर्ता इस बात पर जोर देते हैं कि यह एआई उपकरण, वादा करते हुए, नैदानिक विशेषज्ञता को प्रतिस्थापित नहीं करेगा। इसके बजाय, यह नींद विशेषज्ञों के लिए एक शक्तिशाली सहायता के रूप में काम करेगा, जो नींद के विश्लेषण को गति देने और मानकीकृत करने में मदद करेगा। इसके बाद, टीम के शोध का उद्देश्य नींद के विकारों का पता लगाने और स्वास्थ्य परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए स्लीप-स्टेज वर्गीकरण से परे अपनी क्षमताओं का विस्तार करना है।
“इस एआई-चालित दृष्टिकोण में नींद अनुसंधान में क्रांति लाने की क्षमता है,” सह-वरिष्ठ लेखक गिरीश एन। नादकर्णी, एमडी, एमपीएच, आईसीएएचएन स्कूल ऑफ मेडिसिन में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड ह्यूमन हेल्थ के चेयरिंग के अध्यक्ष, डिजिटल हेल्थ फॉर डिजिटल हेल्थ के लिए हसो प्लैटनर इंस्टीट्यूट के निदेशक कहते हैं।, और इरेन और डॉ। आर्थर एम। फिशबर्ग मेडिसिन के प्रोफेसर। डॉ। नादकर्णी डेटा-चालित और डिजिटल मेडिसिन के प्रभाग के उद्घाटन प्रमुख और माउंट सिनाई क्लिनिकल इंटेलिजेंस सेंटर के सह-निदेशक भी हैं। “अधिक स्थिरता के साथ नींद की पूरी रातों का विश्लेषण करके, हम नींद के स्वास्थ्य में गहरी अंतर्दृष्टि और समग्र कल्याण के लिए इसके संबंध को उजागर कर सकते हैं।”
